Spark Tungsten揭秘 Day3 内存分配和管理内幕 恭喜Spark2.0发布,今天会看一下2.0的源码. 今天会讲下Tungsten内存分配和管理的内幕.Tungsten想要工作,要有数据源和数据结构,这时候会涉及到内存管理,而内存管理也是后续做很多分析和逻辑控制的基础. 内存分配 我们从内存分配的入口MemoryAllocator开始: allocate() 分配的是一块连续干净的内存空间,如果不是干净的话,会先用zero方法,把里面填充为0.我们注意到操作的数据结构都是Memor…

Spark Tungsten揭秘 Day4 内存和CPU优化使用 今天聚焦于内存和CPU的优化使用,这是Spark2.0提供的关于执行时的非常大的优化部分. 对过去的代码研究,我们会发现,抽象的提高,转过来会变成对CPU和内存的使用.也就是说,抽象提升,会对内存对Cpu会有很多不必要的使用,执行很多无谓的没有实际作用的操作.比如面向接口调用,就是使用了指针的指针,接口这层并没有实际的作用,可以直接跳过. whole-stage code Spark2.x的Tungsten中做了个非常重要的改进,…

一:Tungsten中到底什么是Page? 1. 在Spark其实不存在Page这个类的.Page是一种数据结构(类似于Stack,List等),从OS层面上讲,Page代表了一个内存块,在Page里面可以存放数据,在OS中会存放很多不同的Page,当要获得数据的时候首先要定位具体是哪个Page中的数据,找到该Page之后从Page中根据特定的规则(例如说数据的offset和length)取出数据. 到底什么是Spark中的Page呢? 在阅读源码的时候,细致研究MemoryBlock.Java…

Spark Tungsten揭秘 Day2 Tungsten-sort Based Shuffle 今天在对钨丝计划思考的基础上,讲解下基于Tungsten的shuffle. 首先解释下概念,Tungsten-sort是对普通sort的一种优化,排序的不是内容本身,而是内容序列化后字节数组的指针(元数据),把数据的排序转变为了指针数组的排序,实现了直接对序列化后的二进制数据进行排序.由于直接基于二进制数据进行操作,所以在这里面没有序列化和反序列化的过程.内存的消耗大大降低,相应的,会极大的减少的…

Spark Tungsten揭秘 Day1 jvm下的性能优化 今天开始谈下Tungsten,首先我们需要了解下其背后是符合了什么样的规律. jvm对分布式天生支持 整个Spark分布式系统是建立在分布式jvm基础上的,jvm非常伟大的一点在于把不同机器的计算能力联合起来了,jvm也把不同机器的存储能力连接起来了. jvm是怎么做到这一点的,jvm本身就是一个软件,有自己的通讯方式以及自己的一套协议,在进行java或者scala开发的时候,就支持了一个最重要的设计模式:代理模式,基于代理模式可以…

1. 内存分配和管理 1.1 malloc.calloc.realloc.alloca malloc:申请指定字节数的内存.申请到的内存中的初始值不确定. calloc:为指定长度的对象,分配能容纳其指定个数的内存.申请到的内存的每一位(bit)都初始化为 0. realloc:更改以前分配的内存长度(增加或减少).当增加长度时,可能需将以前分配区的内容移到另一个足够大的区域,而新增区域内的初始值则不确定. alloca:在栈上申请内存.程序在出栈的时候,会自动释放内存.但是需要注意的是,all…

  本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢…

Go语言——内存管理 参考: 图解 TCMalloc Golang 内存管理 Go 内存管理 问题 内存碎片:避免内存碎片,提高内存利用率. 多线程:稳定性,效率问题. 内存分配   内存划分 arena即为所谓的堆区,应用中需要的内存从这里分配, 大小为512G,为了方便管理把arena区域划分成一个个的page,每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页 spans区域存放span的指针,每个指针对应一个page,所以span区域的大小为(512GB/8KB) * 指针大小8byte…

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6494652.html 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所以掌握Spark对JVM的内存使用内幕是至关重要的.很多人对 Spark 的印象是:它是基于内存的,而且可以缓存一大堆数据…